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SX130芯片的LoRa网关吞吐量是SX127芯片的多少倍?

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安防传说人物

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发表于 2023-6-16 16:45:39 | 显示全部楼层 |阅读模式
1.吞吐量,LoRa网关的重要性能9 e. H, `6 V2 ?8 H
从广义上讲,网关是连接2个不同网络的设备。如果一个设备,它能将LoRa无线网络和Internet连接起来,它就是一个LoRa网关。+ z* l: r  K+ i) Y' ^

$ g. ]1 l" D& l4 k; @7 a& S目前,大部分的LoRa网关采用SX1301基带芯片,也有部分使用SX1276/8单信道芯片。那么,SX1301芯片的数据吞吐量是SX1276/8芯片的多少倍呢?我们一起来探讨。
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2.误解1:SX1301=48个SX1276/8
4 _. U' x8 C5 t0 a有些行业朋友认为,SX1301有8通道,每个通道可以接收6个正交(速率不同,互不干扰)LoRa信号,那么,SX1301 = 8 x 6 = 48个SX1276/8。然而,这是不正确的!下文摘自《SX1301 Datasheet》Page-18IF0 to IF7 channels它明确地说明:SX1301能同时解调的LoRa数据包不超过8个。
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1" m7 B) N  ^3 p& n: F! l
9 m/ n! _$ r1 w- n5 T' d
如果您只需要知道结果,看完上面的数字----8,就OK了,请移步。
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8 n; {1 A/ o/ }$ ]如果您和我们一样,喜欢探寻更深层次的原因,请接着看下面的解释。看到下面SX1301的框架图,很快会得到2个启发:8 z  B8 S1 K- z/ x. ^7 K
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1)它只有8路LoRa解调器,这才是真正的瓶颈!那怕一个通道(IF0~IF7)接收了6个正交数据包,解调器也只负责处理其中一个。5 ]# _1 K8 t9 d# _
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2)当一个通道接收LoRa信号后,会启动3个工作进程:数据包仲裁MCU,分配解调器给“合适”的LoRa通道;前导码搜索引擎,查找一个LoRa数据包的起始信号;LoRa解调器,解析该LoRa数据包。) D0 e1 {. l1 V( u

; t! M  U& D0 c. `7 \, F* [2: B' O+ p  Y. S, N" g
1 P. D+ F4 n! W5 a% c$ O- l( S
刚才谈到:数据包仲裁MCU,分配解调器给“合适”的LoRa通道。那么,什么才是合适呢?这个优先级包括:接收数据包的速率,信道(IF0~IF7),射频通道(即,2个SX1255/7,分别对应Radio A和B),接收数据包的信号强度。0 i% J. }% j& b' ^9 k6 H! a, y- |8 @

5 i. W6 Y% t! c! |) ]0 a+ @6 g0 s30 v2 |: J% V! W" r3 H& n7 B
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数据包仲裁MCU的优先级,是由Semtech的固件决定的,用户无法更改。这也是芯片厂商的天生优势----制定游戏规则,限定玩家的范围。, V8 e" ?/ l# L2 {) V) ~

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3.误解2:SX1301=8个SX1276/8
7 ~+ Z( `( ^: Z7 t% V- J那么,SX1301芯片是否等于8个SX1276/8呢?也不正确!因为,这忽略了SX1301芯片的ADR技术。
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' ~( {# ?1 [2 SADR(Adaptive Data Rate,速率自适应),如下图所示,依赖Node和SX1301-Gateway的距离:越近,Node将采用高速率;越远,Node将采用低速率。这可以有效地提高网络吞吐量。
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8 i9 n6 `  j) }4.更真实的评估
1 q1 m8 r7 K/ l% uSX1301芯片的ADR技术能提高吞吐量,要准确计算性能的提升却比较难,因为,它依赖实际网络中节点的物理位置分布。
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因为LoRa的长距离优势,往往基于低速率,即下表的SF12=293bps;可以看出,SF10(中速率)约为低速率的3倍,SF7(高速率)约为低速率的18倍。. F+ F- t1 g, V- k: X# ~
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为此,我们提出数学统计模型。设网络节点的位置呈正态分布(这是最符合工程实施的概率分布)。如下图所示:68.2%属于常态,即ADR用不上;27.2%,ADR能提高约3倍吞吐量;4.6%,ADR能提高18倍吞吐量。* q1 M, F$ A* e) N( V* U5 H- H! D7 k
6 ~! J* }( Z9 I3 E. A
这样一来,ADR提高吞吐量为:68.2%x 1 + 27.2% x 3 + 4.6% x 18 = 232.6%9 k4 ^; g. Z2 \6 _. L9 H
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小结:运用ADR的SX1301吞吐量相当于(8 x 232.6%) = 18.6 个SX1276/80 o! K7 Z) |& O$ T# y$ n
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